Ricerca sulla previsione delle emissioni di carbonio elettrico della comunità considerando il coefficiente di emissione dinamica del sistema di alimentazione

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 5568 (2023) Citare questo articolo

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Sulla base dei fattori di emissione del sistema energetico conteggiati della rete elettrica della Cina settentrionale, viene costruito un database di campioni di emissioni di carbonio della comunità. Il modello di regressione del vettore di supporto (SVR) è addestrato per prevedere le emissioni di carbonio energetico, che è ottimizzato dall'algoritmo genetico (GA). In base ai risultati viene progettato un sistema comunitario di allarme sulle emissioni di carbonio. La curva dei coefficienti di emissione dinamica del sistema di alimentazione si ottiene adattando i coefficienti annuali di emissione di carbonio. Viene costruito il modello di previsione delle emissioni di carbonio SVR delle serie temporali, mentre il GA viene migliorato per ottimizzarne i parametri. Prendendo come esempio la comunità di Pechino Caochang, viene generato un database di campioni di emissioni di carbonio in base al consumo di elettricità e alla curva del coefficiente di emissione per addestrare e testare il modello SVR. I risultati mostrano che il modello GA-SVR si adatta bene al set di addestramento e al set di test e l’accuratezza della previsione del set di test raggiunge l’86%. Alla luce del modello di formazione presente in questo documento, si prevede l’andamento delle emissioni di carbonio del consumo di elettricità della comunità nel prossimo mese. Viene progettato il sistema di allarme sulle emissioni di carbonio della comunità e viene proposta la strategia specifica di riduzione delle emissioni di carbonio della comunità.

Sullo sfondo delle importanti questioni climatiche globali e del crescente effetto isola di calore, lo sviluppo a basse emissioni di carbonio è diventato un requisito dei tempi. Con l’accelerazione del processo di urbanizzazione in Cina, i residenti urbani continuano ad espandersi. I cluster industriali hanno accelerato lo sviluppo e il consumo di energia e le emissioni di carbonio sono in costante aumento. Il problema delle elevate emissioni di carbonio nelle città è diventato particolarmente importante. La comunità, soprattutto quella ad alta densità, è l'unità principale della città. Con l’implementazione di politiche come quella dal carbone all’elettricità, le emissioni di carbonio dell’elettricità diventano sempre più le principali emissioni di carbonio della comunità. La previsione delle emissioni di carbonio dell’elettricità nella comunità mostra un grande significato per promuovere una vita a basse emissioni di carbonio dei residenti e costruire città a basse emissioni di carbonio.

Negli ultimi anni, essendo il più grande paese in via di sviluppo, la Cina ha una grande economia e un’elevata percentuale di popolazione. La Cina consuma molti combustibili fossili e le sue emissioni di carbonio stanno crescendo rapidamente. Le emissioni totali di carbonio sono aumentate continuamente dopo che le emissioni totali di carbonio della Cina hanno superato quelle degli Stati Uniti nel 2008. La Cina è diventata il più grande emettitore di carbonio da quando le sue emissioni totali di carbonio sono raddoppiate rispetto a quelle degli Stati Uniti nel 2019. Per risolvere il problema del riscaldamento globale e ridurre emissioni di gas serra, lo sviluppo a basse emissioni di carbonio è diventato il consenso del mondo. Nel 2014, la Cina ha proposto per la prima volta il piano del picco di carbonio del 2030 nella Dichiarazione congiunta USA-Cina sui cambiamenti climatici e ha annunciato gli obiettivi del picco di carbonio e della neutralità del carbonio della Cina nel 2020. Allo stesso tempo, nel gennaio 2022, il Consiglio di Stato ha pubblicato il 14° Piano dei Cinque -Piano annuale per la conservazione dell’energia e la riduzione delle emissioni Piano di lavoro globale, che ha migliorato i meccanismi politici, implementato progetti chiave e chiarito gli obiettivi di riduzione delle emissioni a breve termine della Cina.

Al fine di raggiungere l’obiettivo nazionale di riduzione delle emissioni di carbonio, i modelli e le soluzioni di previsione delle emissioni di carbonio sono diventati il ​​fulcro della ricerca di studiosi in patria e all’estero. Attualmente esistono più previsioni1,2,3 per le emissioni di carbonio all’interno di un determinato settore. Nel settore energetico, le emissioni di carbonio vengono solitamente previste in base agli aspetti economici e di consumo energetico. I ricercatori hanno condotto una serie di studi basati sui fattori che influenzano le emissioni di carbonio4,5, modelli di regressione6,7, modelli di dinamica dei sistemi8,9,10 e modelli non lineari11,12. Ad esempio, in termini di fattori che influenzano, He et al.13 hanno sottolineato che le emissioni di carbonio del settore energetico rappresentano oltre il 40% delle emissioni totali in Cina. Hanno esaminato i fattori che influenzano le emissioni di carbonio del settore energetico in Cina sia a livello nazionale che provinciale, con la crescita economica come principale motore e l’intensità del consumo di energia, l’intensità energetica della generazione di energia termica e il mix energetico come principali fattori inibitori. Sun Wei et al.14 hanno utilizzato l’analisi stocastica della frontiera per selezionare i fattori che influenzano l’intensità delle emissioni di carbonio dal punto di vista dell’efficienza delle emissioni di carbonio e hanno costruito un modello di previsione dell’intensità delle emissioni di carbonio basato sull’analisi fattoriale e su una macchina di apprendimento estremo. McKibbin et al.15 hanno adottato un approccio sviluppato utilizzando il modello multi-paese G-Cubed in cui la struttura economica e i risultati delle emissioni sono stati determinati simultaneamente. Il quadro per le previsioni delle emissioni dovrebbe concentrarsi sulle fonti di crescita economica e sulla struttura dell’economia globale che variano nel tempo.